会社の遊休流動性をデータに裏付けられた投資決定に変える
Evaru Zamel は、手動による継続的な監視に頼ることなく、500 以上の市場ペアをリアルタイムで分析し、その情報を財務省の具体的な推奨事項に変換します。
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Evaru Zamel は、手動による継続的な監視に頼ることなく、500 以上の市場ペアをリアルタイムで分析し、その情報を財務省の具体的な推奨事項に変換します。
相談を依頼する何もしないことの代償
当座預金口座に残っている余剰現金は、インフレに直面すると実質価値を失い、いかなる収益創出プロセスにも関与しません。同時に、その資本が展開される可能性のある市場は数百のペアで同時に動き、変動は数分以内に発生します。
社内の財務チームは、タイムリーな意思決定を行うのに十分な頻度で 500 以上の市場ペアを手動でレビューすることはできません。通常の結果は、悪い決定ではありませんが、決定がまったく行われないことになります。
方法論
このモデルは市場データが生成されるときに処理し、従来の取引プラットフォームに統合される前に価格変動を予測する行動パターンを特定します。
各推奨事項にはエクスポージャー制限とアルゴリズムで定義された終了基準が組み込まれており、ボラティリティの際の感情的な決定への依存を軽減します。
このシステムは、個々のアナリストでは継続的にカバーできない大量の商品を同時に監視し、利用可能な機会の範囲を拡大します。
私たちは誰なのか
Evaru Zamel は、機械学習モデルと従来の金融工学に典型的なリスク管理基準を組み合わせたものです。目標は、絶対的な確実性を持って予測することではなく、今日では直感や時代遅れのスプレッドシートに依存している意思決定における人的ミスの許容範囲を体系的に減らすことです。
このプラットフォームは、自分の資金を管理し、資本を移動する前に客観的な分析の第 2 層を必要とする起業家向けに設計されています。
プロセス
このシステムは、手動アップロード プロセスによる遅延なく、500 ペア以上の価格、出来高、ボラティリティ データを継続的に受信します。
モデルは、現在の動作を関連する過去のパターンと比較し、提案を生成する前に統計的に弱いシグナルを除外します。
その結果、特定の割り当てまたはカバレッジの推奨事項が、関連するリスク パラメーターとともに作成され、レビューと実行の準備が整います。
実際の応用例
毎月のキャッシュフローが安定している企業は、当面の営業ニーズを超える剰余金を蓄積しています。わずかな報酬が支払われるアカウントにそれらを保持する代わりに、システムは、企業の資金期間に合わせて調整されたリスクプロファイルを備えた配分ウィンドウを特定します。
海外のサプライヤーまたは顧客とのビジネスは、営業利益率を損なう可能性のある為替レートの変動にさらされています。リアルタイム分析により、ボラティリティが結果に影響を与える前に通貨の動きを予測し、ヘッジを確立することができます。
各会計サイクルの終了後に拘束された資本は、必要な規律を持って実行されることはほとんどない裁量的な決定を待つのではなく、体系的に短期戦略に再組み込むことができます。
よくある質問
すべての情報は業界標準の暗号化プロトコルに基づいて処理され、契約したサービス以外の第三者と共有されることはありません。各クライアントのデータへのアクセスは分割され、プラットフォームのメンテナンスに厳密に必要な担当者に限定されます。
設定プロセスは、各企業の財務構造の複雑さによって異なります。一般的に、既存の会計システムを移行する必要がなく、短期間で運用立ち上げが完了します。
このサービスは企業財務余剰を対象に設計されているため、継続的な分析を正当化できる量の資本を用意することをお勧めします。正確な金額は、各企業の目的に応じて、最初のコンサルティング中に決定されます。
最初のコンサルティングでは、会社のキャッシュ フロー状況を確認し、Evaru Zamel の継続的な分析が特定のケースに適用できるかどうかを判断できます。投資の約束を意味するものではありません。